Nahe Zukunft
Es gibt mehrere Methoden, mit denen Gesichtserkennungssysteme arbeiten, aber insgesamt handelt es sich um eine Technologie, die in der Lage ist, eine Person anhand eines digitalen Bildes oder eines Frames aus einer Videoquelle zu identifizieren.
Viele Smartphone-Besitzer verwenden täglich die Gesichtserkennung, aber bei mobilen Geräten ist die Erkennungsgeschwindigkeit nicht kritisch, und die Anzahl der Benutzer liegt selten über ein oder zwei Personen. Für Büro- und Außensysteme (bei der Massenidentifikation) werden andere Technologien eingesetzt.
Kürzlich wurde auf Habr über : die Moskauer Kaffeeketten „Pravda Kaffe“ und OneBucksCoffee, die in ihren Einrichtungen einen Gesichtserkennungsdienst testen, diskutiert.
Die Cafés verwenden unsere technische Lösung. Und heute werden wir detaillierter darüber berichten. Natürlich haben wir bereits über die Technologie selbst gesprochen, aber es gibt etwas Neues – die Lösung ist jetzt wirklich cloudbasiert. Und das verändert alles.
Wie die Gesichtserkennungstechnologie funktioniert
Das erste, was das System tun muss, ist, im Bild das Gesicht zu erkennen und mithilfe von Algorithmen sicherzustellen, dass es sich tatsächlich um ein menschliches Gesicht handelt.
Nach der ersten Erkennung erfolgt die Bestimmung verschiedener individueller Merkmale an festgelegten Punkten – zum Beispiel wird der Abstand zwischen den Augen sowie Dutzende anderer Parameter berücksichtigt.
Danach suchen andere Algorithmen in verschiedenen zuvor erstellten Datenbanken und geben einen Ähnlichkeitsprozentsatz zum Suchmusterdatum aus. Wenn der Ähnlichkeitsprozentsatz hoch genug ist, wird das Gesicht als erkannt betrachtet.
Wenn man nicht ins Detail geht (das Foto für die Analyse muss noch normalisiert werden, bevor es an das neuronale Netz übergeben wird, das einen bestimmten Deskriptor ausliest), besteht die Hauptschwierigkeit der Lösung derzeit nicht in den Technologien (Algorithmen) selbst, sondern in der Implementierung.
Gesichtserkennungssysteme entwickeln sich in mehreren Richtungen, die je nach Ansatz zur Informationsverarbeitung klassifiziert werden. Manchmal ist es schwierig zu entscheiden, welches System eine bestimmte Aufgabe am besten bewältigt.
Vielfalt der Systeme
Daten können in der Cloud, auf lokalen Servern, die im Sicherheitsbereich des Unternehmens bereitgestellt sind, oder direkt auf Kameras verarbeitet werden.
Im letztgenannten Fall erfolgt die gesamte Analyse durch die Kamera selbst, und die bereits verarbeiteten Informationen gelangen auf den Server. Der Hauptvorteil des Systems ist die hohe Genauigkeit und die Möglichkeit, eine große Anzahl von Geräten an einen einzigen Server anzuschließen.
Trotz der scheinbaren Einfachheit und der Leichtigkeit der Skalierung hat diese Technologie auch Nachteile. Einer davon ist der hohe Preis. Darüber hinaus gibt es derzeit keinen einheitlichen Standard für die Darstellung der Informationen, die spezialisierte Kameras an den Server übertragen. Der Datensatz kann sich erheblich von verschiedenen Anbietern unterscheiden.
Das "einfachste" Gesichtserkennungssystem von
IP-Kamerasysteme mit der Funktion der integrierten Videoanalyse sind weniger beliebt als serverbasierte Lösungen. Doch auch bei der Verwendung eines traditionellen Systems auf Basis eines Rekorders und/oder eines lokalen Servers lässt sich nicht sparen.
Programme und Preise* Gesichtserkennung
*Gemäß Informationen aus offenen Quellen.
Angesichts der Komplexität der Algorithmen und der hohen Preise für die Serverhardware von Videoanalysemodulen blieben Gesichtserkennungssysteme lange Zeit ein teures Vergnügen.
Zusätzlich beeinflusst der hohe Netzwerkverkehr, der während des Betriebs erzeugt wird, die Kosten der Lösung – neben den Ausgaben für leistungsstarke Server musste auch in aktive Netzwerkausrüstung und "fette" Kommunikationskanäle investiert werden.
Heutzutage sind auf dem russischen Markt mehrere große Akteure vertreten, die qualitativ hochwertige Algorithmen zur Analyse und Verarbeitung von Videodaten anbieten. Sie teilen das Interesse an Projekten, die mit großen Unternehmen verbunden sind. Diese Fokussierung lässt sich sehr einfach erklären – die Kosten der Lösung übersteigen weit die Möglichkeiten von kleinen und mittleren Unternehmen.
- ISS
Die Software "SecurOS Face".
Die Kosten für die Lizenz des Moduls zur Gesichtserfassung betragen 41.275 Rubel pro Kanal. Die Software wird auf dem Server zur Gesichtserkennung oder auf dem Server zur Gesichtserkennung installiert.
Die Lizenzkosten für das Modul zur Gesichtserkennung von 1000 Personen in der Datenbank betragen 665.760 Rubel. Es wird auf dem Server zur Gesichtserkennung installiert.
- Sigur
Russischer Entwickler von Hardware und Software für Systeme zur Zugangskontrolle.
Die Lizenzkosten für das Modul zur Verifizierung von Gesichtern für eine Kamera betragen 50.000 Rubel.
Die Lizenzgebühr für das Modul zur Gesichtsidentifikation für eine Kamera beträgt 7.000 Rubel.
Der Preis für die Lizenz für eine Datenbank mit bis zu 1.000 Gesichtern beträgt 294.000 Rubel.
- ITV
Die Software «Intellekt» zur Gesichtserkennung mit einer Kapazität von 1.000 Referenzgesichtern in der Datenbank kostet 314.000 Rubel.
Das Systemkern kostet 20.300 Rubel. Die Verbindung des Video-Kanals kostet 6.000 Rubel.
- Macroscop
Das Gesichtserkennungsmodul Macroscop Basic mit einer Kapazität von bis zu 1.000 Gesichtern kostet 240.000 Rubel.
Die Lizenz für die Arbeit mit einer IP-Kamera beträgt 16.500 Rubel.
Bis vor kurzem wurden die Lösungen von Macroscop nur zur Sicherung besonders wichtiger Objekte mit einer großen Anzahl von Menschen eingesetzt: Stadien, Flughäfen, Fabriken. Jetzt bietet das Unternehmen sein Produkt auch für den Einzelhandel an. Der Preis beträgt 94.000 Rubel für Module (Recorder werden nicht verkauft).
- TRASSIR
Die Software kostet 79.000 Rubel + 32.000 Rubel für den Recorder. Die Kunden des Unternehmens sind hauptsächlich große Firmen (Fabriken, Rohstoffunternehmen, Universitäten, Sportzentren). Das Unternehmen konzentriert sich jedoch hauptsächlich auf traditionelle Videoüberwachung und nicht auf Gesichtserkennung. Obwohl ihre Video-Recorder auch hervorragend für diese Aufgaben geeignet sind.
- FindFace
Das Unternehmen entwickelt und verkauft ausschließlich spezialisierte Software zur Gesichtserkennung. Die Konfiguration der Server für die Speicherung und Verarbeitung von Daten müssen Sie selbst wählen.
- Ivideon
Ein Cloud-Service für Videoüberwachung und Video-Analytik, der Dienstleistungen für Unternehmen mit begrenztem Budget anbietet. Der Service funktioniert praktisch mit jeder Kamera, die Kosten für die Verbindung eines Geräts betragen mindestens 3.150 Rubel mit einer Analyse von bis zu 100 einzigartigen Gesichtern pro Tag und einer grundlegenden Aufnahme im Cloud-Archiv für 5 Tage.
Auswahl der Hardware für Gesichtserkennungssysteme
Mit einer Full HD Kamera zur Verarbeitung eines Video-Streams, der 10 Gesichter im Bild enthält, wird ein Prozessor-Kern mit einer Frequenz von 2,8 GHz benötigt. Wenn im Bild nur wenige Gesichter (von 1 bis 3) sind, kann ein einzelner Prozessor-Kern problemlos zwei Video-Streams verarbeiten.
Aus diesem Beispiel wird ersichtlich, dass selbst in einem einfachen System eine bestimmte Reserve an Hardware vorhanden sein muss. Denn wenn gleichzeitig nicht 10, sondern 15 Personen ins Objekt eintreten, wird ein zweiter Kern mit ähnlicher Leistung benötigt.
Folglich muss für den Betrieb eines traditionellen Systems unter Berücksichtigung der Spitzenlasten doppelter Reserveleistung bereitgehalten werden.
Um Ihnen die Kosten eines traditionellen Gesichtserkennungssystems näher zu bringen, nehmen wir als Beispiel einen Verkaufsstand und berechnen die Kosten des traditionellen und des Cloud-Gesichtserkennungssystems.
Kostenberechnung: Kosten des traditionellen Gesichtserkennungssystems
Angenommen, wir führen ein Gesichtserkennungssystem in einer Apothekenkette mit 16 Punkten ein. Im Durchschnitt besuchen täglich 500 Käufer jede Apotheke.
Um Gesichter vollständig zu erkennen, kann für jedes Überwachungsobjekt eine Drehkamera oder eine Kamera mit mechanischem Objektiv installiert werden.
Im Falle eines traditionellen Systems sind die Kosten wie folgt:
- Für jede Apotheke wird mindestens ein spezialisierter Video-Recorder benötigt. Sein Einzelhandelspreis beträgt etwa 40.000 Rubel.
- Für jeden Recorder wird zusätzlich eine spezielle Festplatte (nicht zu verwechseln mit einer normalen HDD für PCs) mit einem Mindestvolumen von 4 TB benötigt, um den Video-Stream in einer Auflösung von 1920x1080 bei hoher Bewegungsintensität aufzuzeichnen. Der durchschnittliche Einzelhandelspreis beträgt 10.000 Rubel.
- Im Budget sollten die Kosten für die Wartung des Videoüberwachungssystems eingeplant werden (zum Beispiel der Einsatz eines Technikers zur Fehlerbehebung, Software-Updates oder Festplattentausch). Die Kosten für solche Arbeiten betragen 12.000 Rubel/Jahr (Voraussetzung ist ein Besuch vierteljährlich) für jedes Objekt (laut Preisliste eines der Installationsunternehmen).
- Die minimalen Kosten für eine voll funktionsfähige Gesichtserkennungssoftware betragen im Durchschnitt 120.000 Rubel pro Kamera (unbefristete Lizenz).
- Laut dem Unternehmen Backblaze müssen etwa 50 % aller Festplatten innerhalb von 6 Jahren ausgetauscht werden. Daher werden nach 5 Jahren ununterbrochener Nutzung etwa 8 Festplatten ausfallen, und wenn in einem solchen System keine Redundanz vorgesehen ist, müssen im Durchschnitt zusätzliche Kosten von etwa 1,6 Festplatten pro Jahr eingeplant werden, d.h. 16.000 Rubel/Jahr.
Die Investitionskosten (ohne die Kosten für Kameras) betragen 2.928.000 Rubel/Jahr.
Kosten für das Cloud-System
Im Falle des Cloud-Systems beträgt der Tarif für Videoüberwachung mit der Erkennung von 500 Gesichtern/Tag 4.750 Rubel/Monat (57.000 Rubel/Jahr) pro Kamera oder 912.000 Rubel/Jahr für 16 Kameras.
Wir erinnern daran, dass der Netzwerkbesitzer kein zusätzliches „Gerät“ kaufen muss. Die Kosten für Wartung entfallen ebenfalls, da alle Cloud-Server vom Cloud-Service-Anbieter im Rechenzentrum betreut werden.
Es ist eine Einsparung von über dem 3-fachen Betrag im ersten Jahr der Systemnutzung offensichtlich.
Zwischenstand und zusätzliche „Vorteile“
In den oben genannten Berechnungen gibt es einen wichtigen Punkt: Nach 3 Jahren Betrieb wird das traditionelle System in Bezug auf die Gesamtkosten günstiger sein als die cloudbasierte Gesichtserkennung. Hier sind zwei Faktoren zu berücksichtigen.
Zunächst einmal, die Ausrüstung, die der Netzwerkbesitzer kauft, wird nach 3 Jahren veralten. Es werden jedoch mit Sicherheit neue, leistungsfähigere Technologien und Algorithmen zur Gesichtserkennung auf leistungsstärkerer „Hardware“ zur Verfügung stehen. Und nach 3 Jahren wird die Ausrüstung an den Standorten wahrscheinlich vollständig ersetzt werden müssen.
Mit dem Cloud-System ist dies nicht erforderlich – der Dienst wird ständig verbessert und aktualisiert durch den Fortschritt der Algorithmen und die Erhöhung der Rechenleistung in den Rechenzentren. Die Unterstützung von Sicherheitsstandards ist ebenfalls nicht an die Hardware gebunden.
Zweitens, die Einsparungen in den ersten Jahren ermöglichen es, dieses Geld mehrfach zu reinvestieren, was dem Unternehmen zusätzlichen Gewinn bringt.
Vergangenheit, Gegenwart und Zukunft der cloudbasierten Gesichtserkennung
Die Evolution der Erkennungssysteme hat sich in den letzten Jahren beschleunigt. Noch vor Kurzem verglich ein gewöhnlicher Mitarbeiter des Sicherheitsdienstes mit Hilfe eines Computers einfach die von der Software erfassten Gesichter mit den Datenbanken und notierte, wer all diese Menschen sind.
Außerdem arbeiteten die Systeme über lokale Server. Dementsprechend musste der Benutzer, um den Dienst nutzen zu können, einen dedizierten PC oder einen speziellen Video-Recorder installieren. Das sind zusätzliche Kosten für die Hardware und betriebliche Aufwendungen für deren Nutzung.
Die cloudbasierte Gesichtserkennung erfordert den Kauf und die Konfiguration keiner anderen Ausrüstung außer Kameras und funktioniert mit den bereits auf dem Objekt installierten Kameras.
Es ist nicht nötig, ein Team von Spezialisten für den Betrieb der Hardware zu beschäftigen. Die Probleme des technischen Zustands der Hardware werden vom Serviceanbieter selbst gelöst (und dies effizienter als von nicht spezialisierten Unternehmen).
Cloud-basierte Erkennung verwandelt ein sperriges und anfälliges System bestehend aus lokalen Analyse-Servern in eine flexible und ausfallsichere Cloud-Struktur. In der Praxis bedeutet dies, dass das Erkennungssystem nicht mehr von den Fähigkeiten eines bestimmten Servers abhängt, der im Büro des Kunden gekauft und installiert wurde, sowie von der IT-Infrastruktur, die diesem Kunden zur Verfügung steht. Es ist nicht erforderlich, neue Hardware zu erwerben und lange mit dem Anbieter über Konfiguration und Erweiterungsmöglichkeiten zu verhandeln.
Die Cloud verteilt automatisch die Last über die gesamte verfügbare Infrastruktur mit leistungsstarken Servern. Der Kunde muss keine selten genutzten Kapazitäten als Reserve bereithalten, um in Zeiten unerwarteter Lastspitzen (Feiertage, Wochenenden) arbeiten zu können. Mehr Informationen zu den Möglichkeiten des Systems erhalten Sie, bei uns.
Die „Kaffeewahrheit“ und OneBucksCoffee haben derzeit eine Welle von Diskussionen ausgelöst, aber sehr bald wird es praktisch kein Unternehmen im stationären Geschäft mehr geben, das ohne Videoanalyse auskommt. Die Akteure im Konsumgütermarkt haben ein dringendes Bedürfnis, ihren Käufer persönlich zu erkennen: den Service und die Angebote zu personalisieren, die Stimmung des Gastes zu analysieren, Kosten zu senken und Kunden zurückzugewinnen, anstatt nur technologische Lösungen zur Rechenschaftslegung zu kaufen.
Quelle: habr.com
